ChatGPT 5.2は2026年の未来を体験させてくれる革命的なモデルである。このモデルの最大の特徴は、デフォルトでエージェント的に動作し、数千行におよぶ大規模データセットを処理して、PowerPoint、Word文書、Excelスプレッドシートなどの完成した成果物を生成できる点にある。従来モデルとの違いは、20〜40分かけて通常なら6〜8時間かかる作業を正確かつ一貫性を持って実行できることだ。Gemini 3やClaude Opus 4.5との比較では、ChatGPT 5.2は多様なデータ形式を受け入れる優れたエルゴノミクスと、幻覚を38%削減した高い精度を誇る。しかし、この強力な能力は新たなスキルを要求する。それは「委任する能力」である。明確な問題設定、適切なスコープ定義、求める成果物の具体化といった、AIエージェントに仕事を任せるための技術が2026年の必須スキルとなる。我々はもはや即座の応答を求める2025年の「実行」の時代から、長時間実行型AIに仕事を「委任」する2026年の時代へと移行しているのである。
ChatGPT 5.2は未来からのタイムトラベラー
ChatGPT 5.2がタイムトラベルで私たちのところに戻ってきたと確信しています。これは2026年の未来がどのようなものかを示してくれるモデルなんです。これは段階的なアップグレードではありません、皆さん。そのように位置づけられているのは知っていますが、実際には他のモデルでは見たことがない機能をいくつか備えています。それらをここで明らかにしますので、それが何であるかを理解して、このモデルが自分に適しているかどうかを自分で判断できるようにしたいと思います。
何よりもまず、このモデルはデフォルトでエージェント的です。モデルをどれだけ長時間実行してタスクを遂行できるかという範囲で考えると、これは非常に簡単に膨大な量の作業をさせることができる最初の一般公開モデルです。数千行のデータセットのような、膨大な量の入力に対してです。
私は10,000行のデータセットで試してみました。そのすべてに対して計算を実行し、洞察を開発し、PowerPointを作成し、文書を作成し、Excelスプレッドシートを作成することができます。そしてそれは実際に機能するんです。つまり、正確だということです。一貫性があります。説得力があります。思慮深いです。エグゼクティブ向けのナラティブを作成することができます。
皆さん、PowerPointは5.1や5.0の時ほどひどくありません。PowerPointのアーティファクトが今では実際に機能するんです。素晴らしいですよ。でもこれは私たちにとってスキルの問題を生み出しますよね。なぜなら、私たちが今やらなければならないことは、その期間委任する準備ができている仕事をどのように定義するかを見つけ出すことだからです。そしてそれは私たちの多くにとって新しいスキルなんです。
私たちの多くは、1年間ずっと、これらのモデルに自分たちの仕事をより速くやる手助けをしてもらう方法を見つけ出そうとしてきました。そしてそれが私が人々と交わしてきた会話のほとんどでした。何だと思いますか。モデルはどんどん良くなっていて、私たちはスケールアップし続けなければならないんです。そしてこの状況では、技術的であろうと非技術的であろうと、私たちが学ぶ必要があるスキルは、長時間実行するエージェントに割り当てられるように、仕事の塊を正しく定義する方法です。
2026年を感じさせる新しいスキル
それがChatGPT 5.2について2026年的だと感じることなんです。それが新しくて、斬新で、超興味深いと感じることです。そしてもしその仕事を定義できないなら、深いデータセットや深い問題、コードの中の問題などから完全に作り上げられた分析を持って出てきて、通常なら何時間もかかっていたであろう使える答えを得ることができる人たちに後れを取ることになります。
なぜなら、冗談ではなく20分、30分、40分をChatGPT 5.2のタスクに費やすとき、私が今日やったことですが、それは本当に優れていて、通常なら4、5時間かかっていたであろう仕事よりも良いからです。だからこれは単に20分節約できるかどうかということではありません。モデルが20分でできることは、通常なら誰かが6時間か8時間かけてやっていたことなんだということを理解することです。そしてその仕事のブロックをどのように理解してモデルに渡すかということです。
さて、6時間や8時間分の仕事ができるなら、私の仕事全部をやってくれるのかと思うかもしれません。答えはノーです。明確なスコープが必要です。モデルに委任するスキルについて話すとき、最初にやるべきことは、どんなアウトプットが欲しいかを定義できることです。重要なスコープ化されたアウトプットです。PowerPointデッキが欲しいなら、それができます。
そこで何が欲しいかを定義しなければなりません。Word文書が欲しいなら、それができます。Excelが欲しいなら、それができます。具体的に指定してください。何が欲しいかについて明確にしてください。また、入力から何が必要かについても本当に明確にする必要があります。特に、その素晴らしい大きなコンテキストウィンドウを使って、たくさんのものを入れる場合はです。
ボックスの中に何が入っているのか、そしてモデルにそれを使って何をしてほしいのかをモデルに説明してください。なぜなら、そうしないと、モデルは最善の推測で埋め合わせをして、できる限り理解可能にしようとしますが、望むものが得られるかどうかはわかりません。そしてそれは今やより高いリスクを伴いますよね。過去6ヶ月で大きく変わったことの一つは、もはや瞬時の応答がモデルができる最善のことではない世界にいるということです。
モデルができる最善のことは、しばしばより長時間実行することです。だからモデルが応答を返すのに時間がかかる世界にいるなら、正しく行う必要があります。問題の枠組みを正しく設定する方が良いでしょう。そしてそれはもはやエグゼクティブのスキルセットだけではありません。それは全員のスキルセットです。私たち全員が問題の枠組みを設定することと、真にエージェント的なモデルにフィットする仕事のスコープに問題を分割することについてもっと学ぶ必要があります。
他のモデルとの比較
そしてここでそれを強調している理由は、ChatGPT 5.2が非常に広く配布されているからです。誰もがそれを手に入れることになります。なぜなら誰もがChatGPTを持っているからです。だから、私たち全員がこれを学ぶ必要があるんです。さて、これが他のモデルとどう比較されるのか気になっているかもしれませんね。まあ、初期テストで見てきた非常に具体的な比較ノートをお伝えしたいと思います。なぜなら、品質がどのように見えるかを確認するために、異なるモデルに同じ課題を与えるクロス分析を行ったからです。
Gemini 3に対してテストしました。Claude Opus 4.5に対してテストしました。5.2と比較してどんな違いがあるかを見るために、ChatGPT 5.1でもテストしました。これらの異なるモデルがどこにランクされるかについて、本当に明確な感覚を得ていると思います。際立っていることの一つは、モデルのエルゴノミクスが非常に重要だということです。
エルゴノミクスとは、モデルの周りの環境全体を、良いエルゴノミクスチェアのように快適に感じさせて、有用な仕事に使えるようにする方法のことです。それは単なる快適さではありません。それは実際に価値があることです。具体的には、Gemini 3は今のところユーザーエルゴノミクスが本当に悪いです。彼らはGemini 3をGoogle製品の中に組み込んでいて、developer studioでGemini 3にアクセスでき、モバイルアプリでGeminiにアクセスできます。
しかし、それらの場所のどこでも、たくさんのデータを投げ込み、たくさんのドキュメントをモデルに投げ込んで、完全に仕上がったアウトプットを出してくださいと言うのは簡単ではありません。それはGoogleが構築した製品ではないんです。だから、これらのアーティファクトに対して意味のある作業を行い、それを分析して、完全に機能するアウトプットを返すための脳力がそこにあったとしても、それにアクセスできないんです。
PowerPointをGemini 3にアップロードできませんでした。PowerPointやExcelやCSVをアップロードできませんでした。本当に良くないんです、皆さん。複雑な作業をしたいなら、たくさんのデータを入れる能力が必要で、それができないのは問題です。だから私はGemini 3が大好きです。素晴らしいレビューをしました。まだ使っています。
彼らの画像生成機能が大好きです。賢いモデルです。思考にかなり使っています。でもエルゴノミクスが悪くて、ChatGPT 5.2と比較するとそれが本当に浮き彫りになります。なぜならChatGPT 5.2は何でも受け取るからです。何でも投げ込むことができます。全部受け取って噛み砕いてくれます。スクリーンショットとCSVと文書とPowerPointを投げ込むことができ、それら全部を噛み砕いて処理して、有用なものを出してくれます。
そしてそれは本当に本当に助けになると思います。そして私のテストで5.2との違いとして本当に浮き彫りになったことの一つは、幻覚が少なく、このデータをインテリジェントに一貫性を持って処理する能力が大幅に向上しているということです。そしてそれは彼らのベンチマークに現れていました。彼らは幻覚が38%減少したとか、そういうことを見ました。
Claude Opus 4.5との比較
そしてそれは本当に浮き彫りになります。見ることができます。一貫性を見ることができます。さて、Opus 4.5と比較するのは興味深いです。なぜならOpus 4.5のエルゴノミクスもかなりしっかりしているからです。様々な入力ドキュメントを投げ込むことができます。Opus 4.5がChatGPT 5.2と同じように効果的なアウトプットアーティファクトを作成できる方法が好きです。
だから、この2つの違いを探すなら、まず最初に指摘したいことは、モデルの設計方法が非常に非常に異なるということです。ChatGPT 5.2、特に思考モードは非常に異なるモードです。インスタントモードを使っている場合、それは同じことではありません。ChatGPT 5.2の思考モードは、長時間実行する、思慮深く、意図的なモデルです。
応答するのに時間がかかります。非常に徹底的な作業を行い、最近ではアーティファクトもうまく作成するようになりました。本当にそうなんです。PowerPointについて機能的に言えば、実際にはそのギャップはありません。Opusは推論の代わりにツールを使用します。だからOpusはしばらく作業しますが、その作業を完了するために非推論モデルとしてツールを使用しています。だから非常に異なるアプローチです。
Opus 4.5が生成するPowerPointの美学の方がわずかに好きです。機能性はほぼ同じです。機能的なPowerPointナラティブの観点から言えば、ほぼ同じです。そして決定的に、ChatGPT 5.2に優位性を与えているのは、問題を解決するために非常に多くのデータを受け取ることができるということです。
だからこそ、私はこの会話を、これらのエージェントがどれだけ長く作業できるかに注意を払ってくださいと言って始めたんです。なぜなら、エージェントに意味のあるタスクを与えようとしているなら、それは大量のデータを信頼する場合にのみ本当に機能するからです。たくさんのデータを与えて複雑なタスクを処理するように依頼する場合です。そうでなければ、思考モードであっても、それほど時間はかかりません。
そして、それほど意味のある問題を解決したことにはなりません。だから私たちがシフトする必要があることは、モデルが私たちよりもより大きなデータの範囲にわたってより良い理解を持っているということを認識する世界に向かうことだと思います。だから、分析する必要があるカスタマーサービスのチケットのセットかもしれません。
私たちが持っていた質問に対する何百ものTwitterの応答かもしれません。たくさんのStripe取引データかもしれません。顧客の問題の大きなExcelスプレッドシートかもしれません。アイデアがわかりますよね。それは、一つの大きな場所に非常に大きくて多様なデータタイプを持つものなら何でもです、よね。なぜなら、片手に顧客チケットがあり、もう一方には録音の書き起こしがあるかもしれないからです。
データ処理能力と新しいスキル要件
データは非常に多様である可能性があります。十分に大きなコンテキストウィンドウがあるので、それらすべてをそこに投げ込んで、それを理解するように依頼できます。そしてそれは理解します。そして有用なものに翻訳することができます。これは少し無形のことだと思いますが、一貫性に強いモデルを持っているときに出てくることの一つは、幻覚を減らし、PowerPointのようなものをうまく構築するツールを持っているということは、ナラティブを構築する能力が創発的特性として現れるということです。
だから私が気づいたことは、必ずしも明確なストーリーがないデータを取り込んで、ここにストーリーがあると言えることです。これが全体のストーリーで、これが私がそれを知っている理由です。そしてもちろんあなたはそれをチェックして証明できます。実際に機能することを確認するためにチェックして見る必要があるからです。
だから2026年を見ていて、自分自身に問いかけているなら、繁栄するために必要なスキルは何か。これをチームにどのように組み込むか。私が言うのは、ChatGPT 5.2や、ChatGPTだけでなくGeminiやxAIやAnthropicから続く他のモデルで必要になるナンバーワンのスキルは、委任する能力を伸ばすことです。私たちは、2025年の物語がモデルとの実行だった世界から、2026年の物語がモデルへの委任になる世界へと移行しています。
私たちは準備ができていません。準備ができていないんです。データ側では準備ができていません。スキル側では準備ができていません。問題の枠組みを設定する方法を知りません。見てください、私が5.2に取り組み始めて、それができることを見始めたとき、最初にやったことは、5.2に行って、このモデルのプロンプティングを異なる方法で考える手助けをしてもらうことでした。なぜなら、プロンプティングを「今すぐ応答をください」としてではなく、「たくさんのものを渡すので、それについて考えてください」として考える必要があるからです。今後最終的には、実行中のエージェントとのより多くのインタラクションパターンがあり、エージェントを中断できる世界になると思います。その兆しが見え始めています。2026年にはもっと見ることになるでしょう。でも今のスキルは、本当に意図的にモデルを望む方向に向けて、そして正しいものを持っていることを確認し、それから作業する時間を与えることです。
しばらく作業させてください。5.2のようなモデルが20分、30分、40分作業するのを見るのは珍しいことではなく、それはDeep Researchのようなものではありません。なぜならDeep Researchは戻ってきてウェブレポートを提供するだけで、それは非常によく書かれています。50ページになることもあります。5.2の思考モードは同じくらいの時間で戻ってきますが、得られるものに対してはるかに多くのコントロールを与えてくれます。
望むアウトプットタイプを定義できます。望む分析の種類を定義できます。Deep Researchがメスであるのに対して、はるかに広いスイスアーミーナイフのようなものです。だから、これをワークフローのどこに配置するか迷っているなら、5.2の思考モードは、私たちが準備できているよりもほぼ強力なエージェント的ワークフロー実行者だと言えます。
委任する方法を知っているなら、それはあなたのために仕事を食べ尽くしてくれます。損益計算書を分析したいですか、それに損益計算書を分析させてください。最初のパスをさせてください。買収を分析したいですか、それにやらせてください。投資や個人的な貯蓄と予算を分析したいですか、それにやらせてください。
委任スキルの重要性
このモデルは問題を解決するのが大好きなんです。だから本当に、私たちにとっての制限要因、私たちにとっての問題は、解決すべき適切な問題を見つけるセンスを持っているかということです。データを見つけることができるか。データを投げ込むことができるか。そして、成功する結果を得るために実行する必要がある分析の種類とアウトプットについて、十分に明確な指示を与えることができるか。なぜならリスクが高いからです。
さて、20分、30分、40分ChatGPT 5.2を実行していて、正しい指示を与えなかった場合。フィードバックループが遅いです。「あら、もう一度やり直さなきゃ。その日のうちにこれを完了させるのにさらに1時間かかるわ」となるでしょう。だから、私たちのプロンプティングスキルは今や高いレバレッジを持っています。なぜならそれがとても重要だからです。
だから、これがどのように見えるか良い感覚を持つために、いくつかのプロンプトをまとめました。でもプロンプティングを超えて、私が指摘したい重要なことは、より良く委任するため、それらの問題の枠組みを理解するためのソフトスキルが必要だということです。そしてそれが私があなたに残したいことです。なぜなら、それが2026年の鍵となるスキルだと信じているからです。
そして私は、それが5.2が他のどのモデルもしない方法で私たちに示していることだと思います。それは正確で一貫性のある長時間実行するエージェント的実行が非常に得意なので、ワークフロー全体を食べ尽くします。彼らはそれを0.1のアップグレードとして控えめに売り込んだと思います。私はそれよりも大きいと思います。でもあなたが教えてください。テストしてみてください。どう思うか教えてください。本当に興味があります。
私はこのモデルが大好きです。使うのがとても楽しみになるでしょう。
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